徐悲鸿再传弟子谈奔马精神：向上生长 奋勇争先

金轮的意思是什么啊?知道的请说下!

金轮的解释: 佛教语。"轮"(梵语Cakra)﹐是印度古代战争用的一种武器。印度古传说中征服四方的麻豆传媒视频在线看转轮王出生时﹐空中自然出现此轮宝﹐预示他将来的无敌...

大司马为何叫金轮?

大司马是斗鱼直播里的一名大主播,也叫芜湖大司马和他自称的港澳台第一金牌讲师。大司马在斗鱼人气旺盛,有很多著名的梗如鬼刀一开回首掏,正方形打野,肉弹葱鸡...

大司马为什么叫金龙?

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《神雕侠侣》是抖漫动漫官方正版下载我们80.90童年的美丽回忆，您还记得里面有哪些...

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为什么小龙女会让尹志平好好的活着?

16年前,杨过根本就不爱小龙女,都是被小龙女逼的! 我想,在金庸的世界里,最让人气愤的,就是小龙女在深情脉脉之中,被人给qiangjian了。 真的女生男生一起差差,小龙女那时,... 我有我...

金庸武侠中有比江南七怪还水的组合吗?

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张三丰到底有多厉害?

金庸小说中,两位著名道士丘处机和张三丰历史上皆确有其人,但真实历史中的他们与小说中大不相同。 明朝数位皇帝都下诏书寻访张三丰,他是中国道教历史文化著名...

骑士补强终落地：佩顿·沃特森加盟，三理由说明他为何是争冠拼图

克利夫兰骑士终于完成了今夏的关键操作。一笔多方交易最终把佩顿·沃特森带到了克利夫兰。

防守端的多面性

说骑士是上赛季打进分区决赛的球队里运动能力最弱的一支，并不夸张。雷霆、马刺和尼克斯在这方面都能把他们甩在身后。如果不解决这个问题，克利夫兰很难再往前走。

沃特森一加盟，立刻成为这支球队里运动能力最强的球员。他的长臂和灵活性，给了骑士需要的对位弹性。这一点在防守端会最先体现出来。沃特森的移动能力让他可以防守多个位置，也能在转换进攻中提供抵抗。根据 Cleaning the Glass 的数据，骑士上赛季的转换防守只排在联盟第17位。沃特森能通过自己回防的能力，补强这一环。

他的速度还能帮助他从身后追防、封盖投篮。上赛季，他在前锋位置上的盖帽表现处于第99百分位。随着沃特森加入，和埃文·莫布利、贾勒特·阿伦组成精英级别的护筐前场，对手的直线突破会变得比以往更难。

只要后场还有詹姆斯·哈登和多诺万·米切尔，骑士的防守就总会有薄弱点。但沃特森给了他们一个去盯防对方最强球员的选项。沃特森擅长防守持球点，也能干扰外线投篮。这几乎是骑士最需要的东西。

你可能会想：迪恩·韦德不是已经提供了我刚才列出的那些防守技能吗？没错。韦德此前已经帮克利夫兰填补了其中一些空缺。现在韦德走了，沃特森要做的，就是把失去的部分补回来。

这听起来可能像是一次平行换人。但有一个区别，让沃特森成为骑士更可行的双向选择。那就是球场的另一端。

三分投射

这不是对韦德的不敬。但一个能在防守端满足所有要求、同时又是真正投篮威胁的侧翼，克利夫兰此前确实没有。

沃特森过去并不总被看作射手。即便现在，这项技能仍然是他成长中的未知因素。但沃特森上赛季实现了飞跃，他在底角投射方面排在第97百分位。他的底角命中率达到52%，比韦德过去三个赛季每一季都高出11%。

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。